import torch
import torch.nn as nn
import math

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
        """
        位置编码需关的初始化函数

        共有三个参数，分别是
        d_model: 词嵌入维度
        dropout: dropout触发比率
        max_len: 每个句子的最大长度
        """
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        # Compute the positional encodings
        # 注意下面代码的计算方式与公式中给出的是不同的，但是是等价的，你可以尝试简单推导一下。
        # 这样计算是为了避免中间的数值计算结果超出float的范围。
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *
                           -(math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:, :x.size(1)]
        return self.dropout(x)


if __name__ == "__main__":
    # 创建示例输入
    batch_size = 2
    seq_len = 10
    d_model = 512

    # 创建随机输入张量 (batch_size, seq_len, d_model)
    input_embeddings = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)
    print(f"输入形状: {input_embeddings.shape}")
    print(f"输入张量前3个位置的前5个维度:")
    print(input_embeddings[0, :3, :5])

    # 创建位置编码层
    pos_encoding = PositionalEncoding(d_model=d_model, dropout=0.1)

    # 应用位置编码
    output = pos_encoding(input_embeddings)

    print(f"\n输出形状: {output.shape}")
    print(f"添加位置编码后前3个位置的前5个维度:")
    print(output[0, :3, :5])

    # 显示位置编码本身
    print(f"\n位置编码张量形状: {pos_encoding.pe.shape}")
    print(f"前3个位置的位置编码前5个维度:")
    print(pos_encoding.pe[0, :3, :5])